Hace unas semanas, un pipeline de RAG (Retrieval-Augmented Generation) en producción comenzó a mostrar tiempos de respuesta inaceptables. Con una base de conocimiento de apenas 5 millones de vector…

Moving a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system from a weekend prototype to a production environment is a quantum leap in complexity. While building an LLM chatbot with internal data is straig…

多くの企業が生成AI（Generative AI）の可能性に魅了され、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の概念実証（PoC）に着手しています。しかし、デモ環境で動作していたチャットボットを本番環境（Production）に移行した瞬間、多くの開発者は壁に直面します。応答速度の遅延、精度の低下、そして最も恐ろしい「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」の問題…